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本文旨在为有兴趣自行安装和编译 LLVM（利用 MLIR 作为后端输出的主要方式）的读者提供一份详细指南。在实际操作过程中，可能会遇到一些理解上的偏差，欢迎指正。由于目标是能在 x86 和 RISCV 上运行，所有配置均基于 i7-12700H 笔记本，运行 Ubuntu 20.04 LTS 系统。以下是编译配置的步骤：第一步：...
这个系列的前几篇文章对MLIR的组件有了一些粗浅的认识,这篇文章不继续讲MLIR的架构。而是从实践的角度带读者来看一下,MLIR帮助我做了什么,这里仍然以OneFlow Dialect为例。在 MLIR:摩尔定律终结的编译器基础结构 论文解读 这篇文章的评论部分已经简单介绍了OneFlow Dialect相关的组件是如何实现的。在实现了OneFlow ...
探讨了在C API中关于返回值类型的选择，具体涉及`mlirOperationGetNumOperands`函数的返回值类型是否应为`size_t`或`ssize_t`。对于`unsigned`类型的使用，存在代码大小、性能和64位主机的一般性问题。使用`unsigned`类型在可移植性方面存在缺陷，其表示范围受限于硬件平台，可能无法表示较大的操作数。而`...
IREE体系结构基于MLIR，提供统一的中间表示（IR）支持，可扩展至数据中心和移动/边缘设备。关键特性包括：使用Vulkan、SPIR-V、WebGPU等标准，与开源社区紧密合作；基于编译器优化生成最佳任务；统一IR表示，实现程序优化；可扩展性，支持多样化的加速器与部署场景。标准与社区合作：采用Vulkan、SPIR-V、WebGPU...
在转换过程中，需要关注指数位全0和全1的特殊用途，以及符号位的表示方法。在MLIR中，可以使用const算子读取权重，并通过API函数进行float32到float16的转换。float16的优点包括减少显存占用和加速训练，但存在上/下溢出和舍入误差的问题。解决方案包括损失缩放和f32权重备份，以避免这些问题。
OpenAI Triton MLIR的源码编译步骤如下：访问并克隆代码库：首先，访问Triton的官方网站，找到其官方代码库。使用git clone命令克隆代码库到本地，以便进行后续的编译操作。安装依赖：LLVM：作为Triton的核心后端，LLVM的安装至关重要。确保LLVM的版本与Triton兼容，并按照官方文档进行编译安装。pybind11：用于...
在电脑中遇到trojan.PSW.MLir病毒，尤其是双系统环境下，处理起来较为棘手。首先，不建议直接使用Windows 98来进行病毒清除。尽管理论上可以尝试，但若对手动处理方法不熟悉，很可能反而导致问题恶化。在Windows 98环境下运行杀毒软件，可能会误删Windows XP的系统文件，因两个操作系统独立运行，不共享文件。...
实现CenterNet图像分割算法模型的转换和量化的步骤如下：下载主干网预训练模型：运行命令下载dlav0预训练模型。转换为ONNX格式模型：将下载的pth文件转换为ONNX格式，以便进行后续的模型转换和量化。转换为MLIR模型：将ONNX模型进一步转换为MLIR模型，MLIR是一种多层中间表示，用于优化和编译不同级别的抽象。
利用TPUMLIR实现LLM INT8量化部署的关键在于采用W8A16策略。以下是具体实现步骤和优势：策略选择：鉴于传统TPUMLIR INT8量化策略对大型语言模型不适用，成本高且精度损失大，因此采用了ChatGLM2的W8A16策略。该策略只对GLMBlock中的Linear Layer权重进行通道级量化，运算时恢复到F16，以保持高精度。TPUMLIR...
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张3
发布于 2025-07-27
